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Enregistrement W4281665291 · doi:10.1021/acsbiomaterials.1c01436

Polydopamine Biomaterials for Skin Regeneration

2022· review· en· W4281665291 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACS Biomaterials Science & Engineering · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegeneration (biology)BiomaterialBioadhesiveBiocompatibilityWound healingExtracellular matrixCell adhesionNanotechnologyMaterials scienceSelf-healing hydrogelsBiomedical engineeringAdhesionChemistryCell biologyDrug deliveryBiochemistryPolymer chemistryBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing biomaterials capable of biomimicking wound healing and skin regeneration has been receiving increasing attention recently. Some biopolymers behave similarly to the extracellular matrix (ECM), supporting biointerfacial adhesion and intrinsic cellular interactions. Polydopamine (PDA) is a natural bioadhesive and bioactive polymer that endows high chemical versatility, making it an exciting candidate for a wide range of biomedical applications. Moreover, biomaterials based on PDA and its derivatives have near-infrared (NIR) absorption, excellent biocompatibility, intrinsic antioxidative activity, antibacterial activity, and cell affinity. PDA can regulate cell behavior by controlling signal transduction pathways. It governs the focal adhesion behavior of cells at the biomaterials interface. These features make melanin-like PDA a fascinating biomaterial for wound healing and skin regeneration. This paper overviews PDA-based biomaterials' synthesis, properties, and interactions with biological entities. Furthermore, the utilization of PDA nano- and microstructures as a constituent of wound-dressing formulations is highlighted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle